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本发明公开了一种洪涝灾害脆弱性曲线模型构建方法，包括：选取最优日尺度极端降水量阈值与最优连续日数，并逐格点计算得到该降水参数组合对应的年总极端降水数据；采用密度计算方法对土地覆盖变化数据和坡度数据进行统计，得到对应的权重矩阵；结合权重矩阵，分县分年对统计获得的县级年总损失数据进行栅格化；基于栅格化后的县级年总损失数据与年总极端降水数据，采用深度学习多目标优化四参数Logistic函数动态构建洪涝灾害损失曲线。本发明能够解决现有洪涝灾害损失曲线构建过程中存在的数据量不足，精度较低，以及局限于洪涝事件或局部城市，无法推广到大尺度大范围的技术问题。

本发明公开了一种融合灌溉减灾效应的干旱灾害风险定量评估方法，属于灾害风险评估领域，步骤包括：获取目标区域三维空间格网尺度上不同的气象数据，计算干旱指数；使用ST‑KMeans聚类方法识别干旱事件；筛选并合并干旱事件，计算聚类干旱区域和历史灾情区域的空间重叠度，进行风险损失数据对接；生成干旱事件特征动态数据集，对干旱事件进行度量；结合目标区域土地覆盖和利用数据、农田灌溉面积数据，提取作为干旱适应性措施的灌溉响应信息，进行灌溉减灾能力量化及风险评估。本发明方法能够在干旱事件识别基础上集成灌溉信息，定量评估灌溉在不同时间与空间尺度上的干旱缓释作用，为干旱灾害风险管理与农业适应性政策提供科学依据。